格兰杰检验是什么(翻译一个专用名词:Granger非因果关系检验法)
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翻译一个专用名词:Granger非因果关系检验法
Clive W.J. Granger 1934- 英国经济学家 2003诺贝尔奖得主。发现非稳定(non-stationary)时间数列的特别组合可以呈现出稳定性,从而可以得出正确的统计推理。他称此是一种“共合体”(学术上译为协整cointegration)现象,并提出了根据同趋势(common trends)进行经济时间序列(time series)分析的方式。瑞典皇家科学院说,格兰杰的发现对研究财富与消费、汇率与价格以及短期利率与长期利率之间的关系具有非常重要意义。格兰杰非因果关系检验法 就是这个。
什么是葛兰杰检验
虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难,但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验(Granger causality test)。考虑最简单的形式,Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt (在统计的意义下),已经综合考虑Y的滞后值;如果影响不显著,那么称X不是Y的“Granger原因”(Granger cause),如果影响显著,那么称X是Y的“Granger原因”。同样,这也可以用于检验Y是X的“原因”,检验Y的滞后值是否影响X(已经考虑了X的滞后对X自身的影响)。检验由Y关于自己的滞后值和X滞后值的回归构成;如果X的滞后值影响不显著,那么X不是Y的Granger原因;同样,当检验Y是X的原因时,可以将X关于自己的滞后值和Y的滞后值回归,用F-检验法莱检验Y滞后值的影响。需要进行两个回归:在第一个方程中检验假设H0X :βj=0,对所有j;在第二个方程中检验假设H0Y:αj=0,对所有j。如果前者没有被拒绝,那么X不是Y的Granger原因;如果后者没有被拒绝,那么Y不是X的Granger原因。这里没有一个明显的方法来确定滞后长度k。显然,存在四种可能的结果:X和Y都不是对方的Granger原因(H0X和H0Y都不被拒绝);X和Y是对方的Granger原因(H0X和H0Y都被拒绝);X是Y的Granger原因但Y不是X的Granger原因(H0X被拒绝但H0Y不被拒绝);Y是X的Granger原因但X不是Y的Granger原因(H0X不被拒绝但H0Y被拒绝)。注意到,第一个回归中没有出现X的现值,在第二个回归中没有出现Y的现值。
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